package com.yang.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.yang.config.RedisBloomFilter;
import com.yang.domain.dto.RedisData;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
import static com.yang.constants.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 * 自定义缓存工具类，解决缓存穿透击穿雪崩等问题
 * </p>
 *
 * @author yang
 * @date 2023/6/25
 */
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedisBloomFilter<Long> redisBloomFilter;

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    /**
     * 写入redis并设置过期时间
     * @param key 存储的key
     * @param value 存储的value
     * @param time 过期时间
     * @param unit 时间单位
     */
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit,boolean isLogicalExpire){
        if (!isLogicalExpire){
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,unit);
        }else {
            //1.将传递过来的对象封装成RedisData对象
            RedisData redisData = new RedisData();

            //2.设置值和逻辑过期时间
            redisData.setData(value);
            redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));

            //3.写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
        }

    }

    /**
     * 缓存空值解决缓存穿透
     * @param keyPrefix key的前缀
     * @param id 进行查询的条件
     * @param type 返回值类型
     * @param dbFallback 操作逻辑函数
     * @param time 时间
     * @param unit 时间单位
     * @param <R> 返回值泛型
     * @param <ID> 泛型
     * @return 泛型
     */
    public <R,ID> R queryWithPassThrough
            (String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        //1.拿到前缀和ID拼接出key
        String key = keyPrefix + id;
        
        //2.根据key去查询redis
        String valueJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //3.缓存命中，直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(valueJson)){
            return JSONUtil.toBean(valueJson,type);
        }

        //4.缓存未命中，去查询数据库
        R data = dbFallback.apply(id);

        //5.数据库没命中，写入redis，返回
        if (data == null){
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }

        //6.数据库命中，写入redis，返回
        this.set(key,data,time,unit,false);

        return data;
    }

    /**
     * 逻辑过期解决缓存击穿问题
     * @param keyPrefix key的前缀
     * @param id 进行查询的条件
     * @param type 返回值类型
     * @param dbFallback 操作逻辑函数
     * @param time 时间
     * @param unit 时间单位
     * @param <R> 返回值泛型
     * @param <ID> 泛型
     * @return 泛型
     */
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire
        (String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){
        //1.拼接出key
        String key = keyPrefix + id;

        //2.查询redis缓存
        String valueJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //3.判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isBlank(valueJson)){
            //3.1 未命中，返回空值
            return null;
        }
        
        //3.2 命中，判断数据是否过期
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(valueJson, RedisData.class);
        R data = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();

        //3.2.1 没过期，直接返回数据
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            return data;
        }
        //3.2.2 过期，去尝试获取锁
        String lockKey = LOCK_CACHE_KEY + id;

        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);

            //获取锁失败，返回过期数据
            if (!isLock) {
                return data;
            }

            //获取锁成功，返回过期数据，开启独立线程进行缓存重建，释放锁
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {

                R newData = dbFallback.apply(id);
                //缓存重建
                this.set(key, newData, time, unit,true);
            });

            //返回过期数据
            return data;

        } catch (Exception e){
            throw  new RuntimeException(e);

        } finally {
            unlock(lockKey);
        }
    }

    /**
     * 互斥锁解决缓存击穿问题
     *
     * @param keyPrefix key的前缀
     * @param id 进行查询的条件
     * @param type 返回值类型
     * @param dbFallback 操作逻辑函数
     * @param time 时间
     * @param unit 时间单位
     * @param <R> 返回值泛型
     * @param <ID> 泛型
     * @return 泛型
     */
    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        //1.拿到前缀和id，用来拼接key
        String key = keyPrefix + id;

        //2.通过key查询redis缓存
        String valueJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //3.缓存命中，直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(valueJson)){
            return JSONUtil.toBean(valueJson,type);
        }

        //4.缓存未命中，尝试获取锁
        String lockKey = LOCK_CACHE_KEY + id;

        R data = null;
        try {
            //尝试获取锁
            boolean isLock = tryLock(lockKey);

            //4.1 获取锁失败，休眠一段时间，进行重试（自旋）
            if (!isLock){
                Thread.sleep(100);
                return queryWithPassThrough(keyPrefix,id,type,dbFallback,time,unit);
            }

            //4.2 获取锁成功，查询数据库，进行缓存重建
            data = dbFallback.apply(id);

            //4.3 数据不存在，执行缓存空值的逻辑
            if (data == null){
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }

            //4.4 数据存在，写入redis
            this.set(key,data,time,unit,false);

        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }

        //6.返回数据
        return data;
    }


    /**
     * 通过布隆过滤器解决缓存穿透
     * @param keyPrefix key的前缀
     * @param id 进行查询的条件
     * @param type 返回值类型
     * @param dbFallback 操作逻辑函数
     * @param time 时间
     * @param unit 时间单位
     * @param <R> 返回值泛型
     * @param <ID> 泛型
     * @return 泛型
     */
    public <R,ID> R queryWithBloomFilterUtil
    (String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){

        //判断数据是否存在
        boolean exist = redisBloomFilter.exist(Long.valueOf(id.toString()));

        //布隆过滤器判断不存在
        if (!exist){
            return null;
        }

        //拿到前缀和id，用来拼接key
        String key = keyPrefix + id;

        //通过key查询redis缓存
        String valueJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //缓存命中，直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(valueJson)){
            return JSONUtil.toBean(valueJson,type);
        }

        //未命中，查询数据库
        R data = dbFallback.apply(id);

        //不存在，写入空值
        if (data == null){
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        //存在写入redis
        this.set(key,data,time,unit,false);
        //写入布隆过滤器
        redisBloomFilter.put(Long.valueOf(id.toString()));

        //6.返回数据
        return data;
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        //拿到自定义的锁对象
        SimpleRedisLock simpleRedisLock = new SimpleRedisLock(key,stringRedisTemplate);
        //尝试获取锁
        boolean flag = simpleRedisLock.tryLock(10);
        //判断是否获取成功
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        //创建自定义的锁对象
        SimpleRedisLock simpleRedisLock = new SimpleRedisLock(key,stringRedisTemplate);
        //进行释放锁的操作
        simpleRedisLock.unlock();
    }

}
